Generasi Baru Agen AI Butuh Konsumsi Energi Raksasa
PerbesarPerkembangan kecerdasan buatan (artificial intelligence) kini mulai bergeser dari sekadar menjawab pertanyaan melalui chatbot menuju teknologi yang mampu bekerja secara lebih otonom. Perubahan ini didorong oleh kemunculan AI agent, sistem berbasis large language model (LLM) yang dirancang untuk mengambil keputusan dan menjalankan serangkaian tugas secara mandiri.
Namun, kemampuan tersebut membawa konsekuensi terhadap kebutuhan komputasi dan energi. Ketika ribuan agen AI bekerja secara bersamaan di balik layar, beban pemrosesan data meningkat secara signifikan. Kondisi ini mendorong perusahaan teknologi untuk memperluas infrastruktur komputasi dan membangun pusat data baru dalam skala besar di berbagai wilayah.
Dari Chatbot ke Agen AI Otonom
Selama ini, penggunaan AI umumnya berlangsung secara linear: pengguna memberikan pertanyaan dan sistem menghasilkan jawaban. Agen AI menawarkan pola kerja yang berbeda.
Satu instruksi dari pengguna dapat dipecah menjadi puluhan hingga ratusan tugas yang kemudian dieksekusi secara mandiri oleh agen untuk mencapai hasil akhir. Proses tersebut dapat berlangsung berulang kali tanpa pengguna harus memberikan instruksi baru pada setiap tahapan.
Analis teknologi Maxwell Zeff menggambarkan bagaimana proses tersebut dapat terjadi ketika seseorang meminta agen AI membuat sebuah situs web.
Menurutnya, agen dapat bekerja selama berjam-jam untuk merancang berbagai fitur. Sistem kemudian mengirimkan perintah kepada dirinya sendiri berkali-kali untuk membangun halaman web, menu, hingga basis data yang diperlukan agar situs tersebut dapat berfungsi.
Skala komputasi yang dibutuhkan juga terlihat dalam eksperimen yang melibatkan ribuan agen AI. OpenAI sebelumnya mengumumkan eksperimen dengan lebih dari 10.000 agen yang saling bertukar sekitar 2,7 juta pesan untuk menyelesaikan persoalan matematika kompleks.
Eksperimen tersebut memang mendapat kritik dari sejumlah pihak di komunitas akademis. Namun, skenario itu memberikan gambaran mengenai besarnya aktivitas komputasi yang dapat terjadi ketika AI tidak lagi hanya menunggu perintah manusia, tetapi juga menghasilkan dan menjalankan tugas-tugas lanjutan secara mandiri.
Sulit Mengukur Dampak Energi Agen AI
Besarnya konsumsi energi AI juga sulit dihitung secara akurat karena perusahaan teknologi belum sepenuhnya transparan mengenai penggunaan energi dan sumber daya yang dibutuhkan oleh model-model mereka.
Selama ini, konsumsi energi AI kerap dijelaskan menggunakan perbandingan sederhana berdasarkan satu kueri atau satu interaksi pengguna. CEO OpenAI Sam Altman, misalnya, pernah menyebut perkiraan konsumsi sumber daya yang dibutuhkan untuk sebuah kueri ChatGPT dalam konteks pembahasan mengenai efisiensi penggunaan AI.
Namun, perbandingan semacam itu menjadi semakin sulit diterapkan ketika AI digunakan sebagai agen yang dapat bekerja secara terus-menerus.
Agen AI dapat menjalankan berbagai proses secara berulang, termasuk melakukan pemrograman, mencari informasi, mengolah data, serta berinteraksi dengan agen atau sistem AI lainnya. Jika aktivitas tersebut dilakukan oleh jutaan pengguna secara bersamaan, kebutuhan komputasinya dapat meningkat jauh melampaui pola penggunaan chatbot konvensional.
Boris Gamazaychikov, pendiri sekaligus CEO Sustainable AI, memperingatkan bahwa pertumbuhan konsumsi energi tersebut berpotensi berlangsung sangat besar karena aktivitas agen tidak lagi sepenuhnya bergantung pada interaksi langsung manusia.
Ilmuwan iklim Zeke Hausfather juga pernah melakukan estimasi mandiri mengenai penggunaan AI dalam aktivitas sehari-harinya yang banyak memanfaatkan teknologi agen. Menurut perhitungannya, penggunaan tersebut dapat mengonsumsi energi setara dengan pengoperasian beberapa lemari es.
Angka tersebut mungkin terlihat kecil jika dilihat dari satu pengguna. Namun, persoalannya menjadi berbeda ketika pola penggunaan yang sama terjadi pada jutaan orang di seluruh dunia. Akumulasi konsumsi energi tersebut berpotensi menjadi sumber permintaan listrik baru di tengah upaya global mengurangi emisi dan menekan pemanasan bumi.
Ambisi Besar Industri AI dan Tantangan Pasokan Energi
Perusahaan teknologi kini juga mulai menyiapkan infrastruktur untuk menghadapi peningkatan penggunaan agen AI.
Meta, misalnya, mengembangkan agen AI yang dirancang untuk menjalankan berbagai tugas secara lebih mandiri. Salah satu proyek infrastruktur yang menjadi perhatian adalah pusat data Hyperion di Louisiana, Amerika Serikat.
Pusat data berukuran sangat besar tersebut membutuhkan pasokan listrik dalam jumlah masif. Rencana infrastrukturnya menunjukkan bagaimana ekspansi AI tidak hanya berkaitan dengan pengembangan model dan perangkat lunak, tetapi juga membutuhkan pembangunan fasilitas fisik dan sumber energi dalam skala besar.
Kebutuhan listrik yang terus meningkat kemudian memunculkan pertanyaan mengenai sumber energi yang akan digunakan untuk menopang industri AI.
Energi nuklir, termasuk small modular reactor (SMR), kerap disebut sebagai salah satu opsi untuk memasok listrik secara stabil bagi pusat data pada masa mendatang. Namun, teknologi tersebut masih menghadapi proses pengembangan, regulasi, pendanaan, dan pembangunan sebelum dapat digunakan secara luas secara komersial.
Sementara itu, kebutuhan listrik untuk pusat data terus meningkat dalam waktu yang relatif cepat. Kondisi tersebut membuat sebagian pengembang infrastruktur memilih sumber energi yang sudah tersedia saat ini, termasuk pembangkit berbahan bakar fosil.
Artinya, perkembangan agen AI menghadirkan dilema baru. Di satu sisi, teknologi ini menjanjikan otomatisasi berbagai pekerjaan dan kemampuan komputasi yang semakin canggih. Di sisi lain, semakin mandiri sebuah sistem AI bekerja, semakin besar pula kebutuhan komputasi yang harus disediakan di belakangnya.
Jika adopsi agen AI terus berkembang secara masif, tantangan industri tidak lagi hanya soal seberapa pintar sebuah model dapat bekerja, tetapi juga seberapa besar energi yang dibutuhkan untuk membuatnya terus bekerja.